論文の概要: Surgical Aggregation: A Collaborative Learning Framework for Harmonizing Distributed Medical Imaging Datasets with Diverse Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06683v4
• Date: Wed, 14 Jun 2023 16:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 02:36:06.698705
• Title: Surgical Aggregation: A Collaborative Learning Framework for Harmonizing Distributed Medical Imaging Datasets with Diverse Tasks
• Title（参考訳）: 手術集約:分散医用画像データセットを多様なタスクで調和させる協調学習フレームワーク
• Authors: Pranav Kulkarni, Adway Kanhere, Paul H. Yi, Vishwa S. Parekh
• Abstract要約: 部分アノテーションを用いた分散異種データセットからの知識の調和と集約のための協調学習フレームワークである外科的アグリゲーションを提案する。 以上の結果から, 外科的アグリゲーションは現在の戦略より優れ, より一般化し, 異種疾患ラベル付きデータセットを用いても, 臨床的に有用なモデルの開発を促進できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6704226968275258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale chest x-ray datasets have been curated for the detection of abnormalities using deep learning, with the potential to provide substantial benefits across many clinical applications. However, each dataset focuses only on a subset of findings that can be simultaneously present in a patient, making it challenging to train models that aggregate multiple datasets together. Therefore, data harmonization is crucial to leverage these datasets in aggregate to train clinically useful models with a complete representation of abnormalities that may occur within the thorax. To that end, we propose surgical aggregation, a collaborative learning framework for harmonizing and aggregating knowledge from distributed heterogeneous datasets with partial annotations. We evaluate surgical aggregation across synthetic and real-world heterogeneous datasets with partial annotations. Our results indicate that surgical aggregation outperforms current strategies, generalizes better, and has the potential to facilitate the development of clinically useful models even when using datasets with heterogeneous disease labels.
• Abstract（参考訳）: 大規模胸部X線データセットは、深層学習を用いて異常を検出するためにキュレートされ、多くの臨床応用において大きな利益をもたらす可能性がある。 しかしながら、各データセットは、患者に同時に存在する可能性のある発見のサブセットのみに焦点を当てており、複数のデータセットをまとめるモデルをトレーニングすることは困難である。 したがって、これらのデータセットを集約的に活用し、胸腔内に存在する可能性のある異常の完全な表現で臨床的に有用なモデルを訓練することが重要である。 そこで本研究では,分散異種データセットから知識を部分的アノテーションで融合・集約する協調学習フレームワークであるブラジカルアグリゲーションを提案する。 人工的および実世界の異種データセットにまたがる外科的アグリゲーションを部分的アノテーションを用いて評価する。 以上の結果から, 外科的アグリゲーションは現在の戦略より優れ, より一般化し, 異種疾患ラベル付きデータセットを用いても, 臨床的に有用なモデルの開発を促進できる可能性が示唆された。

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